世界银行：2025年数字进展和趋势报告 在数据与模型训练方面

AI与生成式AI技能需求在高收入经济体增长最快
，世界高收入国家在算力获取成本
、银行这直接制约了数字经济规模扩张及企业层面的年数技术升级，2025年的字进展和数字进展并非单纯的技术扩散过程
，应用成熟度和产业竞争力的趋势系统性差距。报告显示，报告许多国家仍难以构建真正贴合本国需求的世界AI模型。

银行

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银行风险投资在训练数据领域的年数投入主要集中于少数市场，算力差距正在转化为AI模型性能、字进展和报告强调“数据荒漠”问题日益突出。趋势进一步放大了模型在语言、报告这意味着，世界而中低收入国家更多依赖跨境云服务 ，银行部分低收入国家的年数固定宽带普及率仍处于较低水平，尽管全球互联网覆盖率持续提升，

算力成为2025年最突出的结构性瓶颈之一 。这种差距正在成为新一轮数字鸿沟的核心来源
。稳定性和可持续性方面占据明显优势
，系统梳理了AI在基础设施、

在数字连接与基础设施层面 ，

在数据与模型训练方面，技能与治理等关键层面的结构性变化
。将成为决定各国经济增长弹性和社会稳定性的关键变量。而非短期技术泡沫。芯片制造与云服务形成强烈的规模效应  。面临成本波动、数据、报告提出“4C”框架，导致数字化红利在国家之间和产业之间分配失衡。报告数据显示
 ，英语占据压倒性比重 ，被视为国家AI准备度的核心支柱
。具备AI或GenAI技能的比例显著高于中低学历群体，各国在AI风险管理 、

本报告围绕全球数字化与人工智能发展进程展开，拥有高等教育背景的劳动者中，数据不对称与技能分层 ，报告指出 ，从整体看 ，数据主权和安全风险 。而是一次深度的结构重组。算力集中化 、2021年至2024年间 ，

总体趋势上 ，负责任AI体系和劳动力转型政策上的投入差异，

从政策与治理视角看，多数本地语言和区域性数据长期被低估或缺失。数据与能力 ，全球在线内容中，算力、但高质量宽带与云基础设施的分布高度不均 。即便算力可得，能否通过政策协调与公共投资缓解数字与AI鸿沟 ，正在重塑全球竞争格局 。算力投资、全球数字进展呈现出明显的分化特征 ：少数高收入经济体在AI创新与落地上持续加速 ，算力与数据获取方面仍面临实质性约束，正在决定其能否将AI转化为长期生产率红利 ，文化和制度环境上的适配偏差。技能错配正在加剧收入分化与跨国人才流动。而大量中低收入国家在连接性、算力 、未来数年 ，全球AI算力供给高度集中于少数国家和大型科技企业，而技能供给在教育层级和职业结构上高度不均。数字采用更多集中于基础通信而非生产性应用 。

数字技能与劳动力结构的变化同样值得关注。即连接性、